InsightExpress: создание исследовательских отчетов на основе искусственного интеллекта и их рассылка по электронной почте

Общее введение

InsightExpress - это приложение на базе Next.js, которое генерирует исследовательские отчеты на основе искусственного интеллекта по заданным пользователем темам и отправляет их пользователям по электронной почте. Приложение использует Langflow InsightExpress предназначен для упрощения процесса создания подробных исследовательских отчетов, предоставляя пользователям быстрый доступ к необходимой информации. Пользователям достаточно ввести тему исследования и адрес электронной почты, чтобы сгенерировать подробный отчет об исследовании.InsightExpress призван упростить процесс создания отчета об исследовании, предоставляя пользователям быстрый доступ к необходимой информации.

Список функций

• Составление исследовательских отчетов на основе искусственного интеллекта: Создание подробных исследовательских отчетов на основе заданных пользователем тем.
• почта: Отправьте созданный отчет об исследовании пользователю по электронной почте.
• Современный пользовательский интерфейс: Обеспечивает отзывчивый и современный пользовательский интерфейс, включая поддержку темного режима.
• Инструкции по загрузке в режиме реального времени: Отображение инструкций по загрузке в режиме реального времени во время создания отчета.
• Обработка ошибок и уведомления: Обеспечивает всестороннюю обработку ошибок и возможности уведомления.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установите и запустите Langflow::
   • Используйте pip для установки Langflow:pip install langflow
   • Запустите сервер Langflow:langflow run
   • Зайдите в пользовательский интерфейс Langflow и создайте новый процесс генерации исследования, зарегистрировав URL-адрес Langflow, идентификатор процесса и API-токен.
2. Настройка приложения Next.js::
   • Клонируйте репозиторий InsightExpress:git clone https://github.com/misbahsy/InsightExpress.git
   • Перейдите в каталог проектов:cd insightexpress
   • Установите зависимость:npm install
3. Настройка переменных среды::
   • В корневом каталоге проекта создайте файл .env.local добавьте следующее:

    LANGFLOW_URL=http://localhost:7860
   FLOW_ID=your_flow_id_here
   LANGFLOW_TOKEN=your_langflow_api_token_here
   

   • Заменяет фактическое значение конфигурации Langflow.
4. Запуск приложения::
   • Запустите сервер разработки:npm run dev
   • Приложение будет доступно в http://localhost:3000 Бег.

Процесс использования

1. Доступ к приложениям::
   • Откройте в браузере http://localhost:3000.
2. Генерация исследований::
   • Введите тему исследования и адрес электронной почты.
   • Нажмите на кнопку "Создать отчет об исследовании".
   • Дождитесь, пока AI сгенерирует отчет, который будет отображен на экране и отправлен на вашу электронную почту.

общие проблемы

• Ошибка подключения Langflow::
  • Убедитесь, что Langflow запущен локально.
  • Убедитесь, что переменные окружения настроены правильно.
  • Убедитесь, что идентификатор процесса действителен.
• Проблемы с доставкой электронной почты::
  • Убедитесь, что адрес электронной почты отформатирован правильно.
  • Проверьте конфигурацию процесса Langflow, в частности Composio Соединения.
• ошибка сборки::
  • быть в движении npm clean-install Обновите зависимости.
  • Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены.